--- sidebar_position: 0 description: 读取用户配置来控制插件行为 options: menu: weight: 10 category: appendices --- # 配置 import Tabs from "@theme/Tabs"; import TabItem from "@theme/TabItem"; 配置是项目中非常重要的一部分,为了方便我们控制机器人的行为,NoneBot 提供了一套配置系统。下面我们将会补充[指南](../quick-start.mdx)中的天气插件,使其能够读取用户配置。在这之前,我们需要先了解一下配置系统,如果你已经了解了 NoneBot 中的配置方法,可以跳转到[编写插件配置](#插件配置)。 NoneBot 使用 [`pydantic`](https://docs.pydantic.dev/) 以及 [`python-dotenv`](https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/) 来读取 dotenv 配置文件以及环境变量,从而控制机器人行为。配置文件需要符合 dotenv 格式,复杂数据类型需使用 JSON 格式或 [pydantic 支持格式](https://docs.pydantic.dev/usage/types/)填写。 NoneBot 内置的配置项列表及含义可以在[内置配置项](#内置配置项)中查看。 ## 配置项的加载 在 NoneBot 中,我们可以把配置途径分为 **直接传入**、**系统环境变量**、**dotenv 配置文件** 三种,其加载优先级依次由高到低。 ### 直接传入 在 NoneBot 初始化的过程中,可以通过 `nonebot.init()` 传入任意合法的 Python 变量,也可以在初始化完成后直接赋值。 通常,在初始化前的传参会在机器人的入口文件(如 `bot.py`)中进行,而初始化后的赋值可以在任何地方进行。 ```python {4,8,9} title=bot.py import nonebot # 初始化时 nonebot.init(custom_config1="config on init") # 初始化后 config = nonebot.get_driver().config config.custom_config1 = "changed after init" config.custom_config2 = "new config after init" ``` ### 系统环境变量 在 dotenv 配置文件中定义的配置项,也会在环境变量中进行寻找。如果在环境变量中发现同名配置项(大小写不敏感),将会覆盖 dotenv 中所填值。 例如,在 dotenv 配置文件中存在配置项 `custom_config`: ```dotenv CUSTOM_CONFIG=config in dotenv ``` 同时,设置环境变量: ```bash # windows set CUSTOM_CONFIG "config in environment variables" # linux/macOS export CUSTOM_CONFIG="config in environment variables" ``` 那最终 NoneBot 所读取的内容为环境变量中的内容,即 `config in environment variables`。 :::warning 注意 NoneBot 不会自发读取未被定义的配置项的环境变量,如果需要读取某一环境变量需要在 dotenv 配置文件中进行声明。 ::: ### dotenv 配置文件 dotenv 是一种便捷的跨平台配置通用模式,也是我们推荐的配置方式。 NoneBot 在启动时将会从系统环境变量或者 `.env` 文件中寻找配置项 `ENVIRONMENT` (大小写不敏感),默认值为 `prod`。这将决定 NoneBot 后续进一步加载环境配置的文件路径 `.env.{ENVIRONMENT}`。 #### 配置项解析 dotenv 文件中的配置值使用 JSON 进行解析。如果配置项值无法被解析,将作为**字符串**处理。例如: ```dotenv STRING_CONFIG=some string LIST_CONFIG=[1, 2, 3] DICT_CONFIG={"key": "value"} MULTILINE_CONFIG=' [ { "item_key": "item_value" } ] ' EMPTY_CONFIG= NULL_CONFIG ``` 将被解析为: ```python dotenv_config = { "string_config": "some string", "list_config": [1, 2, 3], "dict_config": {"key": "value"}, "multiline_config": [{"item_key": "item_value"}], "empty_config": "", "null_config": None } ``` 特别的,NoneBot 支持使用 `env_nested_delimiter` 配置嵌套字典,在层与层之间使用 `__` 分隔即可: ```dotenv DICT={"k1": "v1", "k2": null} DICT__K2=v2 DICT__K3=v3 DICT__INNER__K4=v4 ``` 将被解析为: ```python dotenv_config = { "dict": { "k1": "v1", "k2": "v2", "k3": "v3", "inner": { "k4": "v4" } } } ``` #### .env 文件 `.env` 文件是基础配置文件,该文件中的配置项在不同环境下都会被加载,但会被 `.env.{ENVIRONMENT}` 文件中的配置所**覆盖**。 我们可以在 `.env` 文件中写入当前的环境信息: ```dotenv ENVIRONMENT=dev COMMON_CONFIG=common config # 这个配置项在任何环境中都会被加载 ``` 这样,我们在启动 NoneBot 时就会从 `.env.dev` 文件中加载剩余配置项。 :::tip 提示 在生产环境中,可以通过设置环境变量 `ENVIRONMENT=prod` 来确保 NoneBot 读取正确的环境配置。 ::: #### .env.{ENVIRONMENT} 文件 `.env.{ENVIRONMENT}` 文件类似于预设,可以让我们在多套不同的配置方案中灵活切换,默认 NoneBot 会读取 `.env.prod` 配置。如果你使用了 `nb-cli` 创建 `simple` 项目,那么将含有两套预设配置:`.env.dev` 和 `.env.prod`。 在 NoneBot 初始化时,可以指定加载某个环境配置文件: ```python nonebot.init(_env_file=".env.dev") ``` 这将忽略在 `.env` 文件或环境变量中指定的 `ENVIRONMENT` 配置项。 ## 读取配置项 NoneBot 的全局配置对象可以通过 `driver` 获取,如: ```python import nonebot config = nonebot.get_driver().config ``` 如果我们需要获取某个配置项,可以直接通过 `config` 对象的属性访问: ```python superusers = config.superusers ``` 如果配置项不存在,将会抛出异常。 ## 插件配置 在一个涉及大量配置项的项目中,通过直接读取配置项的方式显然并不高效。同时,由于额外的全局配置项没有预先定义,开发时编辑器将无法提示字段与类型,并且运行时没有对配置项直接进行合法性检查。那么就需要一种方式来规范定义插件配置项。 在 NoneBot 中,我们使用强大高效的 `pydantic` 来定义配置模型,这个模型可以被用于配置的读取和类型检查等。例如在 `weather` 插件目录中新建 `config.py` 来定义一个模型: ```python title=weather/config.py from pydantic import BaseModel, validator class Config(BaseModel): weather_api_key: str weather_command_priority: int = 10 weather_plugin_enabled: bool = True @validator("weather_command_priority") def check_priority(cls, v): if isinstance(v, int) and v >= 1: return v raise ValueError("weather command priority must be an integer and greater than 1") ``` 在 `config.py` 中,我们定义了一个 `Config` 类,它继承自 `pydantic.BaseModel`,并定义了一些配置项。在 `Config` 类中,我们还定义了一个 `check_priority` 方法,它用于检查 `weather_command_priority` 配置项的合法性。更多关于 `pydantic` 的编写方式,可以参考 [pydantic 官方文档](https://docs.pydantic.dev/)。 在定义好配置模型后,我们可以在插件加载时获取全局配置,导入插件自身的配置模型并使用: ```python {5,11} title=weather/__init__.py from nonebot import get_driver from .config import Config plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config) weather = on_command( "天气", rule=to_me(), aliases={"weather", "查天气"}, priority=plugin_config.weather_command_priority, block=True, ) ``` 然后,我们便可以从 `plugin_config` 中读取配置了,例如 `plugin_config.weather_api_key`。 这种方式可以简洁、高效地读取配置项,同时也可以设置默认值或者在运行时对配置项进行合法性检查,防止由于配置项导致的插件出错等情况出现。 :::tip 提示 发布插件应该为自身的事件响应器提供可配置的优先级,以便插件使用者可以自定义多个插件间的响应顺序。 ::: ## 内置配置项 配置项 API 文档可以前往 [Config 类](../api/config.md#Config)查看。 ### Driver - **类型**: `str` - **默认值**: `"~fastapi"` NoneBot 运行所使用的驱动器。具体配置方法可以参考[安装驱动器](../tutorial/store.mdx#安装驱动器)和[选择驱动器](../advanced/driver.md)。 ```dotenv DRIVER=~fastapi+~httpx+~websockets ``` ```bash # windows set DRIVER '~fastapi+~httpx+~websockets' # linux/macOS export DRIVER='~fastapi+~httpx+~websockets' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(driver="~fastapi+~httpx+~websockets") ``` ### Host - **类型**: `IPvAnyAddress` - **默认值**: `127.0.0.1` 当 NoneBot 作为服务端时,监听的 IP / 主机名。 ```dotenv HOST=127.0.0.1 ``` ```bash # windows set HOST '127.0.0.1' # linux/macOS export HOST='127.0.0.1' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(host="127.0.0.1") ``` ### Port - **类型**: `int` (1 ~ 65535) - **默认值**: `8080` 当 NoneBot 作为服务端时,监听的端口。 ```dotenv PORT=8080 ``` ```bash # windows set PORT '8080' # linux/macOS export PORT='8080' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(port=8080) ``` ### Log Level - **类型**: `int | str` - **默认值**: `INFO` NoneBot 日志输出等级,可以为 `int` 类型等级或等级名称。具体等级对照表参考 [loguru 日志等级](https://loguru.readthedocs.io/en/stable/api/logger.html#levels)。 :::tip 提示 日志等级名称应为大写,如 `INFO`。 ::: ```dotenv LOG_LEVEL=DEBUG ``` ```bash # windows set LOG_LEVEL 'DEBUG' # linux/macOS export LOG_LEVEL='DEBUG' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(log_level="DEBUG") ``` ### API Timeout - **类型**: `float | None` - **默认值**: `30.0` 调用平台接口的超时时间,单位为秒。`None` 表示不设置超时时间。 ```dotenv API_TIMEOUT=10.0 ``` ```bash # windows set API_TIMEOUT '10.0' # linux/macOS export API_TIMEOUT='10.0' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(api_timeout=10.0) ``` ### SuperUsers - **类型**: `set[str]` - **默认值**: `set()` 机器人超级用户,可以使用权限 [`SUPERUSER`](../api/permission.md#SUPERUSER)。 ```dotenv SUPERUSERS=["123123123"] ``` ```bash # windows set SUPERUSERS '["123123123"]' # linux/macOS export SUPERUSERS='["123123123"]' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(superusers={"123123123"}) ``` ### Nickname - **类型**: `set[str]` - **默认值**: `set()` 机器人昵称,通常协议适配器会根据用户是否 @bot 或者是否以机器人昵称开头来判断是否是向机器人发送的消息。 ```dotenv NICKNAME=["bot"] ``` ```bash # windows set NICKNAME '["bot"]' # linux/macOS export NICKNAME='["bot"]' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(nickname={"bot"}) ``` ### Command Start 和 Command Separator - **类型**: `set[str]` - **默认值**: - Command Start: `{"/"}` - Command Separator: `{"."}` 命令消息的起始符和分隔符。用于 [`command`](../advanced/matcher.md#command) 规则。 ```dotenv COMMAND_START=["/", ""] COMMAND_SEP=[".", " "] ``` ```bash # windows set COMMAND_START '["/", ""]' set COMMAND_SEP '[".", " "]' # linux/macOS export COMMAND_START='["/", ""]' export COMMAND_SEP='[".", " "]' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(command_start={"/", ""}, command_sep={".", " "}) ``` ### Session Expire Timeout - **类型**: `timedelta` - **默认值**: `timedelta(minutes=2)` 用户会话超时时间,配置格式参考 [Datetime Types](https://docs.pydantic.dev/usage/types/#datetime-types),可以为单位为秒的 `int | float` 等。 ```dotenv SESSION_EXPIRE_TIMEOUT=120 ``` ```bash # windows set SESSION_EXPIRE_TIMEOUT '120' # linux/macOS export SESSION_EXPIRE_TIMEOUT='120' ``` ```python title=bot.py import nonebot nonebot.init(session_expire_timeout=120) ```